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资料收集的抽样方法
$ n- ]* D, m, u2 r( { | 抽样(Sampling)是一种有效收集流程统计资料的方法，被收集资料的流程称为母体(Population)。抽出一批产品中的一部份来分析或查验就称为抽样，其目的是为了能由少数资料去推论流程或过去流程的状况。
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# X. `/ _. N# M1 t8 l% Y0 A4 M2 j 一个完整的抽样计划必须包含所要管制的项目、样本大小、组数、抽样频率和量测方法，以收集足够且具代表性的资料来达成流程数据的验证阶段的目的。 一个好的抽样计划必须能收集并分辨出流程变异的根源，一般包括：
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, b$ d1 ~# y& h& b5 M 1. 件内变异(Within-Piece Variation)：例如同一个客户对同一款手机的满意度不一定相同，也许需要在不同地点，如住宅和办公室分别测量其满意度数据; b7 b. N7 v. y
; |4 e; c( f/ B, E 2.件间变异(Piece-to-Piece Variation)：即同一时段内的不同客户会有不同的反应; 4 ?4 s1 i/ w! G" H! y7 T
( @( n- C* y! v7 `7 L 3.时间与客户的变异(Time-to-Time Variation)：不同时段的客户会得到不同的满意度数据 : v) A1 C2 `7 ?3 ]
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为了能够准确的找出流程变异的根源，进行抽样统计时应遵循以下原则：
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一、样本大小 , L) ]5 X6 I# l8 T# s N/ M
$ }( _9 C. J; O5 o8 |& n/ S& X 抽取较大样本可以比较容易地探测出流程的微小变化，而小的样本仅可探测出较大流程的变化，因此在选择样本大小时，必须先了解欲探测的流程变异的大小，再决定样本的大小。目前实际的应用上，常采用小样本但抽样次数高的作法。 % a; K4 n/ y k( e/ Q
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二、样组大小 , {' R- t: Y( A6 ]7 C! Q
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其一般原则大致如下 ( k# ]2 J8 _ T4 H- j
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○ 1个：用于破坏性试验或某些化学流程 + {/ Q- ^2 C) ?7 Y9 x8 V, }- M
- [2 e. p" I4 c6 ?) T# X) _4 R ○ 2~3个：当抽样成本昂贵时则采取小样组 8 R/ l4 [7 b: R Q; ^8 W
+ A' J( f" g t3 {5 H ○ 4个（或以上）：为最好的统计模式 5 t/ r( ^ v& n& k0 b3 o$ U V+ f) e
; W0 V3 c7 N& \1 b
○ 5个：计算方便 6 e$ J; C# A- h6 D, ^9 ^9 x* z" v
]" i9 Z$ p# L# o3 d ○ 10个（或以上）：可增加灵敏度 8 ~* W0 K/ N7 U- b) M* w$ g; V m
三、抽样方法 " H/ G! p8 `# }4 k% [2 A
１．简单随机抽样(Simple Random Sampling) % g6 Y- Z$ y# P9 u
) Q& a) h& J: H在n个实验单元中如变数的所有样本出现的机会相同，采用简单随机抽样。如由自动化机器产生的成品箱里抽取几个品项。 ' u# ?* f( x+ Z
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8 X9 O: q3 }3 s! s1 P ２．分层抽样(Stratified Sampling)
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把总体分为若干相同性质的小组并在各组内随机抽样；如公司内有两个电镀生产线，则从各电镀生产线随机选取零件，保证能估计各电镀生产线对镀件变异的影响。
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３．分群抽样(Cluster Sampling)
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把总体分为若干相同性质的小组并在各组内随机抽样。例如公司内有五条生产线，每条又都各有八个生产单位，则首先将各生产线和生产单位赋予随机编号，然后从随机选取的生产线和生产单位内选取一个零件，直到数量足够为止。 5 G3 l6 M8 t! Q% ~6 ^/ G; U
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5 w8 m5 h7 V2 b2 F0 C' P+ k" v ４．系统抽样(System Sampling) 2 f- h- o& i3 m
5 z k8 l, v. [: q' R# K 开始时随机选取一个单元，然后每隔K个单元选取一个样本，直到足够数量才始测量。
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四．抽样频率 通常流程变异大的，则抽样的频率高；流程变异小的，则抽样频率低。 8 X! ^ `2 q# F# v+ E& m; |9 ?0 v% \
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发表于 2007-7-18 10:31:33